[論文レビュー] Adding to the Regulator's Toolbox: Integration and Extension of Two Leading Market Models

Brian F. Tivnan, Matthew Koehler+4 more|arXiv (Cornell University)|May 27, 2011

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 19被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、市場ミクロ構造とトレーディング戦略エコロジーを統合することで、システミックリスクをよりよく評価できる新規な市場モデルを提案する。2つの代表的なモデルを統合し、単なるロングポジションにとどまらない多様なトレーディング戦略を組み込むことで、主なスタイリズドファクトと整合性を保ち、実市場とモデルの両方がフラクタル的性質を示すことを実証的に検証する。

ABSTRACT

As demonstrated during the recent financial crisis, regulators require additional analytical tools to assess systemic risk in the financial sector. This paper describes one such tool; namely a novel market modeling and analysis capability. Our model builds upon two leading market models: one which emphasizes market micro-structure and another which emphasizes an ecology of trading strategies. We address a limitation of market modeling, namely the consideration of only one dominant trading strategy (i.e., long positions). Our model aligns closely with several widely held stylized facts of financial markets. And a final contribution of this work stems from our empirical analysis of the fractal nature of both empirical markets and our market model.

研究の動機と目的

• ロングポジション以外の複数のトレーディング戦略を包括する包括的市場モデルの不足を是正すること。
• 規制当局のシステミックリスク評価のための分析ツールを強化する統一されたモデリングフレームワークの開発。
• 金融市場の広く受け入れられたスタイリズドファクトとモデルを整合させること。
• 実市場と提案されたモデルの両方におけるフラクタル性質を実証的に調査すること。

提案手法

• 本モデルは、市場ミクロ構造に焦点を当てたモデルと、トレーディング戦略のエコロジーに焦点を当てたモデルの2つの代表的市場モデルを統合する。
• 従来のモデルを拡張し、ロングポジションに加えてショートポジションを含む多様なトレーディング戦略を組み込む。
• フレームワークは、ファットテール、ボラティリティクラスタリング、取引量-ボラティリティ関係といった主要なスタイリズドファクトを再現することを目的として設計されている。
• 実市場データとモデルのシミュレート出力を比較するために、両者に対してフラクタル次元を評価する実証的分析を実施する。
• リスケール範囲（R/S）分析を用いてフラクタル解析を実施し、長距離自己相関性と自己相似性を評価する。
• 実市場データとシミュレートされた市場ダイナミクスの間でのフラクタル行動の比較分析を通じて、モデルを検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 市場ミクロ構造とトレーディング戦略エコロジーのモデルを、システミックリスク評価のための統合的分析フレームワークに効果的に統合する方法は何か？
• RQ2 多様なトレーディング戦略の組み込みが、市場モデルの現実性と予測力にどの程度向上効果をもたらすか？
• RQ3 提案されたモデルのシミュレートされたダイナミクスは、実際の金融市場で観察されるフラクタル的性質と類似した性質を示すか？
• RQ4 モデルは、ボラティリティクラスタリングやヘビーテイルリターンといった金融市場の主要なスタイリズドファクトを再現できるか？
• RQ5 実市場データとモデル生成データの両方における自己相似性と長距離自己相関性の程度は何か？

主な発見

• 統合モデルは、ファットテールリターン分布やボラティリティクラスタリングを含む金融市場の主なスタイリズドファクトを効果的に再現した。
• ロングポジションにとどまらない多様なトレーディング戦略の組み込みにより、モデルの現実性と市場行動との整合性が顕著に向上した。
• 実証的分析により、実際の金融市場とモデルの両方がフラクタル的行動を示すことが確認され、長距離自己相関性を示すヒルス指数が類似していた。
• モデルが生成する価格系列は、実際の市場データで観察されるのと同様に自己相似的性質を示した。
• フラクタル次元の分析から、モデルと実市場との間で強い一致が得られ、モデルが市場の複雑性を捉える有効性が裏付けられた。
• 本モデルは、多様な市場状況下でシステミックリスクをシミュレート・分析できる、強固で拡張可能なフレームワークを規制当局に提供する。